[发明专利]肿瘤MRI弱监督学习分析建模方法及其模型有效
| 申请号： | 201911077952.2 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN111047594B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 吴茜;胡孝朋;王长青;谢俊松 | 申请（专利权）人： | 安徽医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T17/00;G06N3/0464;G06N3/0895;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙) 34125 | 代理人： | 李璐 |
| 地址： | 230032 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种肿瘤MRI弱监督学习分析建模方法，包括以下步骤：S1：构建以全卷积神经网络为基础的肿瘤MRI分割网络，实现肿瘤MRI初步分割；S2：将肿瘤MRI分割网络作为生成器，分类模型作为判别器，提出肿瘤MRI分割网络的生成对抗训练算法；S3：将医学图像中的未标注图像数据作为生成器模型和判别器模型的额外输入条件信息，指导数据生成过程，增强分割‑生成对抗网络稳定性。还公开了一种利用所述肿瘤MRI弱监督学习分析建模方法建立的模型。本发明方法能够在较少训练样本情况下，更加精确地自动分割出肿瘤靶区和危及器官，应用于肿瘤放射治疗的靶区和危及器官勾画。 | ||
| 搜索关键词： | 肿瘤 mri 监督 学习 分析 建模 方法 及其 模型 | ||
【主权项】：
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